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Record W7113327327

Influence des conditions de cure en laboratoire sur les propriétés physiques et mécaniques des matériaux traités au ciment et au bitume formulés avec de l’émulsion ou de la mousse de bitume

2025· other· fr· W7113327327 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2025
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNumerical modelingPoison control
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le retraitement en place est une technique de réhabilitation des chaussées bitumineuses qui offre des avantages techniques, économiques et environnementaux, notamment lors de l’ajout des liants hydrauliques et/ou bitumineux. Cette approche permet de réutiliser l’ensemble des matériaux existants in situ, sans chauffage, réduisant ainsi les coûts, les émissions de gaz à effet de serre (GES) et la consommation de ressources naturelles, tout en augmentant la capacité portante et la durabilité des infrastructures routières. L’ajout de liants (le procédé de retraitement) confère aux matériaux recyclés un comportement évolutif au cours du temps, qui est fonction de la vitesse de mûrissement de ces liants. À son tour, ce mûrissement va dépendre des conditions environnementales (ou de la cure), qui vont avoir un effet déterminant sur la performance à long terme des chaussées réhabilitées. Cependant, au Québec, les méthodes actuelles de cure en laboratoire ne tiennent pas compte des conditions climatiques et des caractéristiques spécifiques des couches de matériaux recyclés et retraités. De plus, il existe peu de recherches comparant l’effet de l’émulsion de bitume et de la mousse de bitume sur les propriétés des matériaux recyclés et retraités. Ces lacunes limitent le potentiel d’adoption de cette technique et rendent nécessaire le développement d’une méthodologie adaptée pour mieux caractériser ces matériaux formulés en laboratoire et notamment, de mieux reproduire les conditions in situ. Dans ce contexte, un programme expérimental a été élaboré pour évaluer l’effet des conditions de cure sur les propriétés évolutives des matériaux traités au ciment et au bitume (MTCB). Ces matériaux ont été fabriqués en laboratoire avec de l’émulsion ou de la mousse de bitume, tout en conservant une composition volumétrique identique afin de garantir une comparaison juste. Trois régimes de cure, simulant des combinaisons de température et d’humidité relative représentatives du climat et des pratiques de l’industrie québécoise, ont été étudiés sur une période de 28 jours. Une cure étendue, jusqu’à 90-100 jours, a également été réalisée pour analyser les propriétés à long terme des MTCB. Les résultats ont montré qu’une cure à haute température et faible humidité relative accélère la perte d’eau et favorise un développement rapide des propriétés mécaniques, tandis qu’une cure sous forte humidité ralentit ce processus. Une variation cyclique entre une humidité ambiante ≈ 30 %) et une humidité élevée ≈ 100 %) ralentit l’évolution des propriétés à court terme, mais permet une progression continue à long terme. En ce qui concerne le choix des liants, les matériaux formulés avec la mousse de bitume ont présenté des propriétés mécaniques légèrement supérieures à court terme. Toutefois, ces différences s’atténuent après 28 jours. Par ailleurs, les matériaux à la mousse de bitume se sont révélés moins sensibles aux variations d’humidité relative. Les résultats de ce mémoire offrent de nouvelles perspectives pour optimiser les pratiques de réhabilitation des chaussées au Québec. En proposant une méthodologie expérimentale adaptée aux conditions climatiques locales, cette recherche fournit des données utiles aux concepteurs, notamment sur le comportement à long terme des couches de matériaux recyclés et sur l'influence des variations climatiques en chantier sur leurs propriétés.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.021

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.319
Teacher spread0.301 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2025
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